流動(dòng)計算與機器學(xué)習將全面釋放物聯(lián)網(wǎng)潛能

　　物聯(lián)網(wǎng)(IoT)最初是脫胎于機對機(M2M)技術(shù)，如今不僅已被各行各業(yè)的企業(yè)機構列為頭等大事，而且已經(jīng)好幾年了。盡管如此，這個(gè)概念距離達到成熟期還有很長(cháng)的路要走。這條道路將技術(shù)、經(jīng)濟和社會(huì )等諸多因素匯聚起來(lái)，共同創(chuàng )造新的數字化舞臺，服務(wù)于我們的生活、工作和娛樂(lè )。這是一個(gè)長(cháng)遠的愿景，我們目前僅僅只是走在旅程的起步階段。

　　網(wǎng)絡(luò )化、智能化、自主化

　　大多數企業(yè)機構都把物聯(lián)網(wǎng)看作是由多個(gè)階段構成的整體。大致的思路都是先把設備連接起來(lái)，然后使它們智能化，最后使它們自主化。例如，自動(dòng)駕駛汽車(chē)就是典型的自主化。早期人們首先關(guān)注的是把各種設備通過(guò)網(wǎng)絡(luò )互連起來(lái)。但是，當你注意到它是一個(gè)整體系統之后，就會(huì )發(fā)現其背后所潛藏的其他組成部分，也就是更多的技術(shù)需求和業(yè)務(wù)需求。

　　目前的現狀是，所有這些組成部分都還不那么成熟，甚至還有些技術(shù)尚未找到適當的方式，使其能夠有效地支持物聯(lián)網(wǎng)愿景中的智能化和自主化的需求。例如，計算資源的布局方法就是一個(gè)值得討論的方面。

　　流動(dòng)計算

　　計算資源究竟應該部署在整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)的哪些部位，這是一個(gè)十分重要的議題。計算能力在過(guò)去的四十年中一直在集中式于分布式之間搖擺，而最新的趨勢是云計算——這也是一種集中化的方法。市場(chǎng)上有一種觀(guān)念，認為我們正在回到分布式計算模式，但我不認為這種情況必然會(huì )發(fā)生。是的，我們需要把更多的計算能力部署到網(wǎng)絡(luò )邊緣，但為了充分發(fā)揮物聯(lián)網(wǎng)的應有潛力，真正需要實(shí)現的是流動(dòng)計算(Fluid Computing)。

　　為了讓物聯(lián)網(wǎng)充分發(fā)揮其潛力，系統需要能夠以流動(dòng)為基礎來(lái)獲取和使用計算資源。在云端，企業(yè)級的虛擬化能力推動(dòng)了彈性計算，于是企業(yè)可以讓?xiě)密浖\行在任何可利用的計算資源之上，而不論這些資源位于何處。

　　讓計算能力在邊緣、霧和云之間流動(dòng)起來(lái)

　　我們風(fēng)河公司一直在與客戶(hù)一起規劃他們的未來(lái)，并向他們展示如何接受流動(dòng)計算的概念并加以擴展，目標就是在物聯(lián)網(wǎng)的邊緣、霧和云之間實(shí)現工作負載的最佳均衡。創(chuàng )建一個(gè)拓撲結構，允許企業(yè)以流動(dòng)的方式使用任何層次的計算資源，這樣就可以按照需要將工作負載部署到最佳的計算資源之上。

　　最終，這將創(chuàng )造一種環(huán)境，其中的計算資源可以滿(mǎn)足各種應用需求，并且實(shí)現資源利用效率的最大化。然而，這是很復雜的工程，對于許多人來(lái)說(shuō)，它代表了一個(gè)全新的IT愿景。

　　一段時(shí)期以來(lái)，嵌入式系統開(kāi)發(fā)人員已經(jīng)在左右橫向坐標軸上實(shí)現了工作負載的綜合化。他們已經(jīng)能夠實(shí)現嵌入式虛擬化技術(shù)在聯(lián)合制系統中的綜合運用，從而降低了整體成本。下一個(gè)挑戰就是，如何實(shí)現縱向上下坐標上(邊緣、霧和云之間)實(shí)現工作負載的和協(xié)調和綜合。

　　其中一個(gè)關(guān)鍵是云架構的利用，而不是繼續構建客戶(hù)定制的嵌入式解決方案。要做到這一點(diǎn)并不容易，而更大的挑戰在于如何有效地做到這一點(diǎn)，同時(shí)保持關(guān)鍵基礎設施所必須達到的系統完整性、性能和確定性。

　　以軟件定義推動(dòng)商業(yè)模式轉型

　　風(fēng)河公司一直專(zhuān)注于幫助客戶(hù)應對計算資源方面的挑戰，努力實(shí)現物聯(lián)網(wǎng)的愿景，同時(shí)也關(guān)注著(zhù)未來(lái)市場(chǎng)將會(huì )創(chuàng )造出的商業(yè)模式。隨著(zhù)我們在物聯(lián)網(wǎng)完整體系上的加速推進(jìn)，必須考慮到實(shí)質(zhì)上的商業(yè)模式轉型。推動(dòng)云計算和電信數據中心向軟件定義網(wǎng)絡(luò )(SDN)和網(wǎng)絡(luò )功能虛擬化(NFV)的轉型，這已經(jīng)對傳統設備供應商的商業(yè)模式產(chǎn)生了深遠的影響。他們以往的盈利策略都是與專(zhuān)用解決方案緊緊捆綁在一起的。

　　最終用戶(hù)正在推動(dòng)計算平臺、軟件基礎設施、應用軟件和業(yè)務(wù)流程的解耦(Decoupling)，這將對供應鏈造成顛覆性的重大變化，迫使企業(yè)解決方案的供應商重新思考他們將如何創(chuàng )造和獲取價(jià)值。例如，我們現在看到，思科的轉型就是這種演變的典型例子。

　　這種趨勢同樣也發(fā)生在傳統的嵌入式領(lǐng)域，如工業(yè)控制市場(chǎng)。生產(chǎn)制造和流程加工企業(yè)的擁有者正在努力讓原有的設備在新的物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中繼續發(fā)揮作用，并且以創(chuàng )新的方式來(lái)應對新的市場(chǎng)變化，同時(shí)還必須進(jìn)一步降低成本。他們正在探索如何利用虛擬化和拓撲結構來(lái)實(shí)現解耦，以便能夠靈活地部署創(chuàng )新的技術(shù)。

　　跨越異構網(wǎng)絡(luò )，實(shí)現聯(lián)合體系

　　創(chuàng )新的技術(shù)應用肯定不能運行在傳統的IT基礎架構之上，必然要求新型的流動(dòng)計算架構，包括新型的邊緣計算平臺，從而實(shí)現超低延遲的性能、貫穿邊緣與云端的綜合性安全機制、電信運營(yíng)商級的正常運行時(shí)間，并且支持最小規模的資源配置。典型的邊緣計算平臺與運行在云端數據中心的企業(yè)級核心基礎架構存在顯著(zhù)差異，同時(shí)還需要在分布式的云計算平臺與邊緣計算資源之間建立經(jīng)濟有效的聯(lián)合體系(Federated Systems)，并確保其云無(wú)關(guān)(Cloud-Agnostic)抽象。

　　最近在巴塞羅那舉行的世界移動(dòng)通信大會(huì )(2018 MWC)上，VMware與風(fēng)河公司聯(lián)合展示采用ONAP聯(lián)合計算體系，實(shí)現了跨越多種云平臺的多租戶(hù)業(yè)務(wù)。這是在ONAP Multi-VIM/Cloud Project之下展開(kāi)合作的成果，因為VMware和風(fēng)河都是其中的領(lǐng)先貢獻者。這個(gè)項目的目標是推動(dòng)ONAP的設計以及云無(wú)關(guān)基礎架構環(huán)境的部署，包括OpenStack及其不同版本、共有和私有云、微服務(wù)容器等實(shí)例。在這項演示系統中，Wind River Titanium Cloud處于邊緣部位，而VMware vCloud NFV OpenStack Edition處于核心部位。應用情景則是虛擬CPE和虛擬IMS。在這兩種情境中，邊緣部件都運行在Wind River Titanium Cloud之上，而核心部件運行在VMware VIO. ONAP編排器之上，在邊緣和核心云之間實(shí)現了數據流動(dòng)的自動(dòng)化，控制著(zhù)整體的服務(wù)交付和生命周期管理。

　　這種跨越異構網(wǎng)絡(luò )(VMware VIO和Wind River Titanium Cloud)的聯(lián)合體系正式服務(wù)提供商所需要的高增值邊緣服務(wù)，既可以用于拓展其現有網(wǎng)絡(luò )，又可以用于增加新的網(wǎng)絡(luò )。

　　工業(yè)系統正在向電信系統學(xué)習

　　在過(guò)去的50年里，工業(yè)自動(dòng)化系統的服務(wù)方式可以概括為“插上插頭之后只能禱告(Plug and Pray)”。也就是說(shuō)，每當人們在系統中添加一件新的設備，就只能向上帝禱告祈求它正常工作，不要出現任何問(wèn)題。因為一旦發(fā)生問(wèn)題，維修和更換的成本是不可估量的。例如，安裝在核反應堆之中的發(fā)電機組就屬于這種情況。在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，我們既有可能也應該獲得新的方法來(lái)解決這類(lèi)問(wèn)題。

　　當今的技術(shù)創(chuàng )新發(fā)展迅速，工業(yè)企業(yè)如果不了解如何運用這些新技術(shù)來(lái)加快應變速度、降低運營(yíng)成本，必將在競爭中處于劣勢。我們在這里探討就是，工業(yè)企業(yè)已經(jīng)感受到壓力，發(fā)現自己可以了解評估一下，在云計算和電信數據中心已經(jīng)發(fā)生的拓撲結構變遷，以便確定哪些新技術(shù)可以應用在自己所在的領(lǐng)域。

　　這些方法在工業(yè)市場(chǎng)傳統供應商的商業(yè)模式之下有可能讓人感到迷惑，與我們在云計算和電信市場(chǎng)出現的情況十分類(lèi)似，不必恐慌。我們已經(jīng)看到，工業(yè)控制企業(yè)正在積極嘗試從相鄰行業(yè)中學(xué)習，調整轉變自己的價(jià)值主張，同時(shí)重新思考伴隨著(zhù)這種轉變應該采取的盈利策略。他們開(kāi)始認識到，自己的價(jià)值將越來(lái)越多地在應用程序和業(yè)務(wù)流程的層級產(chǎn)生，而不是在計算平臺、軟件基礎設施這兩個(gè)層級。

　　轉變流程才是數字化革命

　　我們做為技術(shù)服務(wù)提供商，正在迅速解決的技術(shù)挑戰主要包括：1)把不同的設備連接起來(lái);2)使其智能化;3)接著(zhù)就是使這些設備能夠自主地學(xué)習和采取行動(dòng)。要真正實(shí)現物聯(lián)網(wǎng)愿景所承諾的目標，同樣也需要商業(yè)模式的快速發(fā)展，以便消費者的需求和供應商的能力相互匹配起來(lái)。對于很多企業(yè)來(lái)說(shuō)，這是非常不同以往并且非常巨大的轉變，而且很多企業(yè)和很多管理人士都擔心在此過(guò)程中破壞了他們原有的營(yíng)業(yè)收入引擎。

　　當然，計算資源只是物聯(lián)網(wǎng)道路向前推進(jìn)的一個(gè)方面。另一個(gè)顯而易見(jiàn)的方面是數據。數據等同于新時(shí)代的石油。雖然我們已經(jīng)在捕捉和利用數據方面取得了一些進(jìn)展，但還沒(méi)有真正體驗到物聯(lián)網(wǎng)所承諾的誘人成果。

　　我最近閱讀了大量的資料都是有關(guān)工業(yè)革命的到來(lái)，其中歷史上最大的突破是利用蒸汽來(lái)推動(dòng)工廠(chǎng)里的傳送帶和齒輪。不久之后，大型直流電機取代了蒸汽機。然而，電力并沒(méi)有從根本上改變制造業(yè)，它只是提供了一種更有效的動(dòng)力來(lái)驅動(dòng)傳送帶和齒輪。真正的轉變直到大量小型電動(dòng)機的分布式應用出現之后才得以發(fā)聲，這表明人類(lèi)真正開(kāi)始理解和改變傳統的生產(chǎn)制造流程，從而在根本上改變了生產(chǎn)模式。

　　我們對數據的處理思路基本上是一樣的。數據不是新現象，它一直都存在。關(guān)鍵是我們要找到訪(fǎng)問(wèn)、存儲和分析數的更有效方法。如果我們不能在物聯(lián)網(wǎng)的邊緣部署計算資源，就代表我們沒(méi)有做任何新的完全不同的事情，正如我們剛剛開(kāi)始部署大型電動(dòng)機，而尚未改變生產(chǎn)流程。

　　機器學(xué)習是物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵

　　作為一項具備轉型意義的關(guān)鍵技術(shù)而被廣泛討論的是機器學(xué)習，這是實(shí)現物聯(lián)網(wǎng)崇高愿景的關(guān)鍵。

　　機器學(xué)習在20世紀40年代以及艾倫圖靈之后就已經(jīng)存在了。早期的方法是使用符號編程，依靠機器規則作為學(xué)習的基礎。如今，算法的發(fā)展已經(jīng)轉向了模式識別，應用精細化的學(xué)習技術(shù)。隨著(zhù)機器學(xué)習朝著(zhù)這個(gè)方向發(fā)展，我們已經(jīng)看到應用效率的巨大提升。當然它還處于新生階段，但發(fā)展速度是驚人的，其影響將是具備轉型意義的。

　　然而，支持機器學(xué)習必然會(huì )需要更大的計算資源。我們遇到的主要挑戰是將計算資源遠遠地推到產(chǎn)生數據的網(wǎng)絡(luò )邊緣，這樣就可以讓設備自身在更短的時(shí)間內做出關(guān)鍵性的決策，而不會(huì )因為要將數據傳送到云端而產(chǎn)生時(shí)間延誤。最終，企業(yè)會(huì )希望實(shí)現流動(dòng)計算的模式，以便為在任何需要的地方和需要的時(shí)間為設備賦予智能。于是，我們將真正能夠充分利用機器學(xué)習的力量。

　　下決心主動(dòng)轉型，因為競爭者隨時(shí)會(huì )到來(lái)

　　做好物聯(lián)網(wǎng)轉型這件事必須抱有強烈的意愿。決心有多大，這是一個(gè)非常重要的問(wèn)題。任何企業(yè)機構，如果他們把物聯(lián)網(wǎng)和機器學(xué)習視為一個(gè)新的陌生領(lǐng)域，那就必須去學(xué)習。對于學(xué)習意愿和學(xué)習能力，無(wú)論怎么強調都不會(huì )過(guò)分。

　　如果企業(yè)機構認為僅僅依靠他們原有領(lǐng)域的知識就可以阻止來(lái)自鄰近市場(chǎng)的新競爭者，那么他們肯定就打錯算盤(pán)了!只要能夠獲得正確的數據集，同時(shí)擁有足夠的計算資源，程序員即便只有有限領(lǐng)域專(zhuān)門(mén)知識，也可以開(kāi)發(fā)出能夠取得顯著(zhù)成果的算法。所以，企業(yè)機構必須認識到，必須加快自己發(fā)展機器學(xué)習技術(shù)應用的速度，否則他們將看到來(lái)自臨近市場(chǎng)的新競爭對手，在他們的后視鏡里迅速追趕上來(lái)。

　　機器學(xué)習的應用不是今天即可到手的獎品，但卻是近期容易到手的目標，基本上用不了一年時(shí)間。但在下一個(gè)十年里，機器學(xué)習和流動(dòng)計算的發(fā)展將大大加速。流動(dòng)計算、IT可擴展性和機器學(xué)習是迷人的技術(shù)，從戰略的角度來(lái)看，風(fēng)河正在研究如何包容所有這一切。

　　結語(yǔ)

　　流動(dòng)計算和機器學(xué)習和在工程師群體中產(chǎn)生了非常好的共鳴，但給商務(wù)人士帶來(lái)了恐懼感，因為他們不得不重新思考自己如何來(lái)創(chuàng )造價(jià)值，職權范圍不再像以往那樣能夠確保你的地位。從技術(shù)的角度來(lái)看，這將是一個(gè)令人耳目一新的時(shí)代。從商業(yè)的角度來(lái)看，則是一個(gè)遭遇極度顛覆性的時(shí)代。